python - 使用数组填充 Seaborn 子图

Question

att_sales 表有 3 个字段item、qty 和 yr_mon。 buckets(i) 函数返回 20 个 SKU 的列表(商品值列表)。分组依据函数用于查找每个 SKU 的月销售额然后炮制出 fiddle 情节。到目前为止，练习效果很好。

我试图可视化 10 个子图中大约 200 个 SKU 的月销售额。为此，我打算使用一个迭代器从 1 运行到 10 并填充每个子图。下面的代码填充 10 个空子图中的最后一个子图那些。我该如何实现这一目标？

fig, (axis1) = plt.subplots(5,2,figsize=(15,30))
plt.xticks(rotation=45)
s=att_sales[['item','qty','yr_mon']]
s=s[s.item.isin(buckets(i))]
s=s.groupby(['item','yr_mon'], as_index=False).qty.sum()
sns.violinplot(x="item", y="qty", data=s)

Edit1:在实现 @Ted 的解决方案时，当 for 循环从 0 运行到 n 时，我收到错误 min() arg is anemptyequence 。将 for 循环更改为在 1 和 n 之间运行，提供了大部分解决方案，但不完全是。

我需要知道如何增加整体图和各个子图的大小，并将 xticks 的方向更改为 45 度。

Answer 1

这是一个简化的示例，我认为您可以对其进行调整以使其适合您。我在seaborn 中使用tips 数据集，并根据今天绘制了4 个不同的 fiddle 图。我还创建了一个存储桶函数，它返回一天的单个元素列表。

当使用fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))创建图形时，它返回一个存储在中的matplotlib图形对象>fig 和存储在 axes 中的 matplotlib 轴对象的二维 numpy 数组。要获得左上角的图，您可以使用axes[0, 0]。如果你想要右下角的图，你可以使用axes[1, 1]。如果您创建了一个 5 行 x 2 列的图形，axes[3,0] 将是第 4 行和第一列上的图。

# create function that will return a list of items
# this particular example returns just a list of one element
def buckets(i):
    return [tips.day.unique()[i]]

# load dataset and create figure
tips = sns.load_dataset("tips")
num_plots = 4
fig, axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,10))

# iterate through all axes and create a violin plot
for i in range(num_plots):
    df = tips[tips.day.isin(buckets(i))]
    row = i // 2
    col = i % 2
    ax_curr = axes[row, col]
    sns.violinplot(x="sex", y="tip", data=df, ax=ax_curr)
    ax_curr.set_title(buckets(i))

请注意，在这个特定的示例中，您可以使用分面网格，它将执行与我通过在单独的图中绘制每一天所做的完全相同的操作。如果您为每个 SKU 桶标记一个唯一的 ID，则可以利用构面网格。请参阅very last example on this page